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智能工厂和离散自动化连接的基础知识

发布时间:2023-1-10     来源:千家网    编辑:段

  智能工厂是将允许数字化的制造或生产的所有方面数字化的设施。这种操作通过连接的设备和系统持续记录数据,然后传播这些数据,使机器能够运行自我优化程序。此类程序有助于工厂缩短给定最终产品的生产时间、主动预防机械问题,并简化相互关联的制造任务。构建智能工厂的综合方法利用云工具、人工智能、工业物联网和大数据分析来监控供应链预测,并触发生产线做出响应,其适应性越来越强。
 
  支持智能工厂功能的网络
 
  现在来了解一下智能工厂连接的具体情况。支持智能工厂功能的工业协议通常需要物理组件进行认证。CAT5e和CAT6以及以太网供电(PoE)连接在自动化机器和机器人中越来越普遍。此外,灵活的CAT5e和CAT6电缆支持CC-Link工业以太网(IE)网络,并为北美市场提供电缆运营商捆绑组件,获得UL认证。
 
  考虑支持CC-Link IEField工业网络的工业控制器,并允许数据交换到1毫秒,用于实时设备控制。一些这样的控制器还利用网络进行远程监控、边缘计算、数据计算以及硬件和软件的集成。这些控制器通常都安装了Windows 10物联网,但也可以使用操作系统VxWorks和开放平台Edgecross来处理和分发数据。一些此类的工业计算机甚至包括触摸屏,可兼作人机界面(HMI)。
 
  HIPERFACE DSL的主要优点是其允许通过一根电缆布线电机电源和位置反馈,从而降低复杂性和成本。加上智能HIPERFACE DSL编码器包括存储电机信息的内部存储器,因此在初始连接时,伺服驱动器可以查询这些信息,以帮助自动化电机调试。
 
  同样,基于以太网甚至数字用户线(DSL)电缆的单电缆解决方案改进了包含线性执行器的机械,通常提供与不同制造商的放大器的兼容性,以实现控制器与执行器的快速无缝集成。
 
  单电缆IO-Link也被越来越多地用于工业连接。一些智能电机供应商已经开始将IO-Link初级产品集成到核心产品中,以支持分散自动化概念的可连接传感器。当然,可以通过工业以太网或can总线进行通信的电机不需要作为辅助设备连接到IO-Link网络。
 
  IO-Link还可以对组件上的传统模拟连接器进行数字化,以实现双向通信和更快的调试时间。难怪有些人在控制端采用IO-Link连接,以支持多协议并与串行接口连接。
 
  协议和云连接服务于智能工厂功能
 
  考虑工业物联网连接中使用的各种协议和通信,如SCADA、MES和企业资源规划(ERP)架构。这些是IT/OT(运营技术)融合中涉及最多的——通常涉及企业级任务、网关和其他连接,以便通过标准Web浏览器进行系统配置……以及运营调整和其他管理操作。
 
  需要明确的是,全面的SCADA安装在大数据捕获和处理方面表现出色、历史数据的维护和使用和分析例程的执行。然而,智能工厂解决方案允许更快地设置远程访问网络、边缘计算系统以及对相关机器设置和数据的中央或机上(HMI)控制。
 
  许多IIoT安装中使用的是结构化查询语言(SQL),允许将数据和事件日志同步到MySQL和MS SQL数据库服务器的编程。这样做的好处是IT人员访问比依赖于控制的替代方法更容易实施。无论系统采用RaspberryPi等基本控制,还是复杂的基于PC的物联网数据库接口(通常需要额外的硬件和软件),都是如此。
 
  此外,基础设施、平台和软件即服务(分别为IaaS、PaaS和SaaS)或云服务也被大量采用以支持多管齐下的IIoT设计方法(涉及软件、硬件和连接)。其中包括Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Google Cloud、IBM Cloud和OracleCloud.。然而,在美国,当今两个领先的机器自动化公共云服务提供商是:
 
  Amazon Web Services Inc.与AWS云软件和服务
 
  Microsoft Azure IoT Edge云软件和服务
 
  此类云服务主要支持数据库的使用——通过Amazon简单存储服务或S3存储桶以及Amazon DynamoDB托管数据库服务等产品、在线和本地应用程序以及按需计算能力。与后者相关的是AWSLambda服务,允许Python、Node.js、Java和C#编程在该服务的服务器上运行。HMI让最终用户充分利用这些工业物联网功能。
 
  当然,云服务也有其他功能。推动AWS和Azure应用于工业物联网的部分原因是,越来越多的工程师已经习惯于在这些平台上构建自己的基础设施。毕竟,基于云的数据服务将工程师从底层硬件和软件的额外设计工作中解放出来——因为提供商执行IT任务。AWS和Azure还允许使用抽象数据流和通信的软件——通过具有吸引人的GUI的开发环境简化一些设计工作,使工程师免于处理编程细节。
 
  云服务还通过运行操作系统和应用程序的虚拟机促进了高级工程……设计工程师对这些虚拟机进行控制。更重要的是,云服务可以在采用发布-订阅原则的协议上容纳各种通信服务,成为所有这些服务的主服务。这样就不需要在系统设置期间进行耗时的寻址。
 
  所有这些功能都可以促进高级功能,包括分类和提取数据的机器学习,以及做出预测,以提示机器和生产调整。
 
  一个相关的趋势是供应商越来越多地使用预先策划的云门户。这些门户网站是连接用户控制器和触摸屏HMI的在线服务,为工程师提供了一种开始使用IIoT的简单方法。然后工程师可以根据趋势定制HMI屏幕和仪表板,并使用云门户管理的规则引擎配置HMI电子邮件通知。函数列表还在继续。一些安排允许对组件进行远程软件更新,以及远程查看组件的Web可视化。
 
  通过AWS GreenGrass Core认证的触摸屏HMIs和控制器基本上利用AWS,包括AWS Lambda和ThingsGraph,让连接的边缘设备,如传感器和执行器,在本地处理其生成的数据,并使用云进行数据管理、存储和分析。借助AWS IoTGreengrass,连接的设备还可以运行Docker Inc的集装箱化服务的Docker容器。
 
  回想一下,在工业编程的上下文中,容器是一段可执行软件,其包含独立运行应用程序所需的代码、系统工具、运行时、库和设置。在许多机器设计中,容器被设计用来与其他系统通信和同步数据,或者执行各种预测——即使在与互联网断开连接的情况下也是如此。在容器中构建应用程序的优点包括:
 
  易于部署到设备上
 
  软件的可移植性,允许在不同的平台上使用
 
  通过为工程师的应用程序提供沙箱来提高安全性
 
  一些HMI和DIN导轨安装控制器接受Docker的安装,事实上,一些供应商定期发布预先构建的容器来扩展这些产品的服务。
 
  在任何HMI连接到云端的地方,其都可能以某种IIoT的能力为企业分析和持续运营改进提供信息。涉及一到数百台机器的自动化安装就是如此。支持IIoT功能(包括各种形式的数据通信和与边缘设备的HMI连接)的协议包括:
 
  开放平台通信统一架构(OPC UA)
 
  具象状态传输或(REST)及其应用程序编程接口(API)
 
  高级消息队列协议(AMQP)
 
  消息队列遥测传输或MQTT
 
  MQTT是许多物联网连接结构的核心,是一种支持传感器和移动设备之间可扩展通信的协议。任何对MQTT的内置设备支持都是有用的,因为其适用于Amazon AWS物联网服务。此外,MQTT(如AMQP)是精简和标准化的,MQTT可以在处理现场和云系统的现场设备数据的网关HMI上实施。提供最多MQTT支持的HMI应该连接到增值服务,以提供在第三方系统中边缘处理的数据,并通过云服务运行。此类HMI可以作为MQTT发布者(并向代理发送消息)或订阅者(并从代理请求消息)或代理(并管理数据和与发布者或订阅者的连接)。
 
  互操作性标准OPC UA对于充分利用连接HMI技术的前景也是不可或缺的。OPCUA在其规范定义中包含了发布-订阅通信,因此可以以替代MQTT将数据传输到云端。运动控制领域最重视OPCUA的标准化通信协议,并辅以时间敏感网络(TSN)作为分散自动化的独立于供应商的现场总线。带有TSN的OPCUA甚至可以使额外的PLC变得不必要——例如,在使用集成伺服电机的机器中。毕竟,现在比以往任何时候都有更多的系统受益于包含智能电机和其他组件的分布式架构,这些组件能够在与其他设备实时通信的同时处理命令和执行任务,如运动和其他。在某些情况下,后者可以包括作为边缘网关的HMI,以处理某些轴的流程逻辑,以及与ERP系统和云的连接。
 
  HMI如何使用MySQL数据库连接的示例
 
  在许多工业物联网安装中使用的是前面提到的SQL。这个关系数据库管理系统是免费的、开源的,并得到广泛支持。其还很安全,因此可以安全地集成到控制器HMI和面板PC中。SQL的一个好处是IT人员访问比依赖于控件的替代方法(通常需要额外的硬件和软件)更容易实现。无论是像Raspberry Pi这样简单的系统控制,还是像具有IoT数据库接口的PAC这样复杂的系统控制,都是如此。
 
  事实上,SQL还与一些控制器HMI一起工作,收集和显示机器数据,以便于监视和分析。例如,将此类HMI连接到MySQL数据库,可以在灵活且可信的数据库中收集、组织和存储数据,从而方便访问和优化业务运营。
 
  一些供应商设计软件可以帮助工程师通过智能HMI使用MySQL,并将数据放在Excel电子表格中(或其他常用软件的文件中的表格数据),以:
 
  在HMI界面显示信息
 
  将数据和事件日志同步到本地网络上的远程MySQL服务器
 
  管理服务器上的数据
 
  然后,工程师可以使用MySQL和MS Excel来收集、分析和响应数据,以做出更明智的决策和优化运营。

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